在这个快速演进的科技时代，机器学习已经成为金融科技领域、尤其是借贷平台（如Lending Club）的重点应用之一。Lending Club 是一家利用数据驱动算法改善借贷流程的公司。在这篇博文中，我们将深入探讨“机器学习在Lending Club中的应用”这一主题，分解它的各种核心维度与特性，并通过实战案例进行对比分析，从而帮助各位更好地理解这一技术的发展与实现。
## 背景定位
在过去的十
1.机器学习与数据挖掘的区别：数据挖掘 (data mining): 有目的地从现有大数据中提取数据的模式(pattern)和模型(model)数据挖掘是从现有的信息(existing information)中提取数据的模式(pattern)和模型(model)，即精选出最重要的信息，以用于未来机器学习和AI的数据使用。其核心目的是找到数据变量之间的关系。其发展出来的主要原因是大数据的发展，用传
转载
2023-11-09 22:31:37
76阅读
lendingclub目标变量业务详解-current，charge off,issued,Fully Paid，grace
原创
精选
2022-09-03 17:09:42
945阅读
点赞
基于LendingClub数据的python风控建模（附脚本和10万多真实信贷数据）
原创
2020-12-08 19:49:28
2781阅读
点赞
基于LendingClub数据的金融现金贷用户数据分析和用户画像（附python代码）
原创
2020-12-08 20:14:50
1681阅读
点赞
本案例所选的数据集是来自LendingClub中统计的2018年第四季度的借贷数据
原创
2022-10-17 13:46:23
242阅读
作者Toby最近Toby老师看到一篇论文热度比较高，下载量有665次，论文标题是《基于随机森林模型的 个人信用风险评估研究》论文篇幅较长，Toby老师概述一下作者的摘要，并通过自己语音简单复述了这个项目。摘要：LendingClub作为美国最大的P2P借贷平台之一（目前lendingclub已转型互联网银行），其风控模型的建立对于平台的稳健运营至关重要。本文基于随机森林算法，结合LendingCl
python金融风控评分卡模型和数据分析系列课程。包含《python信用评分卡建模（附代码）》，《python风控建模实战lendingClub》，《金融现金贷用户数据分析和画像》三套课程
原创
2020-12-09 09:35:19
173阅读
python金融风控评分卡模型和数据分析系列课程。包含《python信用评分卡建模（附代码）》，《python风控建模实战lendingClub》，《金融现金贷用户数据分析和画像》三套课程
原创
2020-12-09 09:35:09
1533阅读
python金融风控评分卡模型和数据分析系列课程。包含《python信用评分卡建模（附代码）》，《python风控建模实战lendingClub》，《金融现金贷用户数据分析和画像》三套课程
原创
2020-12-09 09:35:29
116阅读
数据挖掘项目——金融反欺诈前言一、数据集获取二、特征工程1、读数据2、去除特殊字符3、删除属性4、提取标签三、构建模型 前言该项目来自北风网，模型搭建很简单，该篇记录过程总结套路。一、数据集获取https://www.lendingclub.com/info/demand-and-credit-profile.action二、特征工程首先声明，该项目使用到的特征处理手段十分简单，但结果却能达到商
转载
2024-07-11 09:40:41
107阅读
时间：JSong 时间：2018.01.14文章很长，理论和实现都讲的很细，大家可以先收藏，有时间再看。在上一篇文章中，我们对LendingClub的数据有了一个大致的了解，这次我将带大家把10万多条、145个字段的原始数据一步一步处理成建模所需输入的数据。我们先按照上次一样导入数据，这里我将逾期15天以上的都当作正类import pandas as pd
import numpy as np
i
Lending Club申请评分卡模型开发(Python)一、文章解析文章重点分为下列几个阶段目标变量定义（好坏定义，以及灰色客户的定义）样本概述和说明部分数据字典缺失值处理筛选变量(基于IV值和皮尔森相关系数的多重共线性检测)变量分箱（基于k-Means聚类算法的变量离散化）模型训练模型评估二、评分卡开发目的评分卡开发流程三、数据准备数据下载地址：https://www.lendingclub.
转载
2023-10-23 09:31:13
74阅读
#简介 本文通过使用LendingClub的数据，采用卡方分箱（ChiMerge）、WOE编码、计算IV值、单变量和多变量（VIF）分析，然后使用逻辑回归模型进行训练，在变量筛选时也可尝试添加L1约束或通过随机森林筛选变量，最后进行模型评估。 ######关键词：卡方分箱，WOE，IV值，变量分析，逻辑回归####一、数据预处理 数据清洗：数据选择、格式转换、缺失值填补 由于贷款期限（term）
转载
2023-12-06 10:22:17
92阅读
简介本文通过使用LendingClub的数据，采用卡方分箱(ChiMerge)、WOE编码、计算IV值、单变量和多变量(VIF)分析，然后使用逻辑回归模型进行训练，在变量筛选时也可尝试添加L1约束或通过随机森林筛选变量，最后进行模型评估。关键词：卡方分箱，WOE，IV值，变量分析，逻辑回归一、数据预处理数据清洗：数据选择、格式转换、缺失值填补由于贷款期限(term)有多个种类，申请评分卡模型评估的
转载
2023-08-24 14:57:49
149阅读
文章目录一. 数据源介绍二. 数据预处理2.1 删除空列2.2 删除不必要的列并对字符数据进行编码2.3 删除空值较多的列并对字符列进行编码2.4 预处理完成的数据三. 使用逻辑回归模型进行分析3.1 简单的逻辑回归模型3.2 逻辑回归+改变样本权重四. 随机森林4.1 初步的随机森林4.2 调整参数参考： 一. 数据源介绍下载地址: https://www.lendingclub.com/in
转载
2023-09-27 19:16:33
183阅读
作者：Youming Zhang 随着互联网经济的迅猛发展，个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。信用风险 管控一直是金融机构研究的热点问题。信贷违约预测目标包括两个方面。其一是为了使 债务人通过模型来进行财务方面良性的决策。其二是债权人可以通过模型预测贷款人是 否会贷款后陷入财务方面的困境。我们以 LendingClub 信贷平台上的数据作为信贷数 据样本，构造一个经典的传统信贷申请评
原创
2022-11-07 09:40:01
163阅读
